航空发动机振动监测与故障诊断技术研究进展

航空发动机汇集各领域高精尖技术,是国家科技、工业和国防实力的综合体现。复杂结构与恶劣服役环境致使其故障频发,发动机故障诊断与健康管理技术成为保障其安全、可靠运行的重要支撑。由于振动类故障是航空发动机的主要故障模式,本文从整机振动监测与故障诊断的系统研制与应用、理论研究现状及发展方向3个方面,对国内外现有航空发动机振动类故障诊断技术进行梳理、剖析,具体包括动力学分析、信号处理及深度学习等相关技术,分析航空发动机振动类故障诊断面临的问题与挑战,并归纳未来发展趋势。     

一种基于SVM的低空飞行冲突探测算法

随着低空飞行密度不断增加,低空航行安全已引起广泛关注,由于低空环境复杂,低空飞行受地面障碍物和天气影响比商用航空显著,传统的空中交通警戒与防撞系统（TCAS）和其他冲突探测方法并不适用于低空密集飞行环境。针对传统探测方法计算量大、适用性差的不足,引入支持向量机（SVM）的二元分类方法,通过对本机和周边飞机航迹归一化处理,采用智能优化算法对关键参数进行优化,利用模拟数据对分类器进行预先训练,实现了适用于低空飞行的高效冲突探测。以大量的仿造数据对算法有效性进行了测试验证,结果表明漏警率和误警率分别控制在约0.1%和6%,克服了传统确定型方法与概率型方法难以兼顾效率与适用性的缺陷。      

数据挖掘在运载火箭智能测试中的应用

针对运载火箭复杂系统的故障检测难以建立准确的数学模型的问题,研究了基于数据驱动的数据挖掘异常检测算法,对多种数据挖掘算法在运载火箭发动机异常检测的应用进行了研究和分析,提出了基于混合概率密度统计的多策略异常检测评价算法。该算法基于非监督学习的算法挖掘火箭发动机不同参数间的正常关联模型,火箭发动机早期的异常数据会引起正常关联模型的破坏,引入混合概率密度统计的多策略异常检测评价机制,可以有效屏蔽参数测量故障对系统故障检测的影响,从而更加准确给出系统异常程度。使用发动机历史试车数据作为样本进行特征模型的训练,使用一元、多元和混合概率密度模型对存在异常的发动机试车数据进行了实时异常检测的实验验证。实验结果表明,相比传统基于阈值和规则的异常检测算法,基于概率密度统计的多策略异常检测算法不仅可给出系统的正常和异常的状态,还可计算各参数和整个系统的异常值,为运载火箭进一步的故障诊断提供更加灵活的参考。     

基于模态滤波器的柔性智能桁架结构振动主动控制实验研究

基于模态滤波器技术和最优控制理论 ,在测量加速度的情况下 ,采用独立模态空间控制方法研究了空间柔性智能桁架结构的振动主动控制问题。在研制了智能桁架结构的基础上 ,基于计算机控制系统理论 ,采用加速度测量进行了柔性智能桁架结构的实时计算机振动主动控制实验研究。实验结果表明该控制方法是行之有效的     

智能交通系统及其信息化模型

智能交通系统(Intelligent Transport System,简称ITS)是在传统的交通工程基础上发展起来的新型交通系统,其研究对象是人、车、路和环境交通四要素的空间与时间关系,又可以称之为广义的交通信息.本文在介绍国际上ITS研究状况的基础上,首先给出了ITS的系统组成,而后从信息技术的角度阐明ITS是一个交通信息获得、传输、处理而后利用的信息系统,提出了ITS的信息化模型,最后简述了ITS中的信息技术四基元.     

基于OSGi的短信平台设计

智能家庭网络是信息时代的高科技产物,它采用现有的计算机网络技术,将家庭内各种家电设备连网,通过网络为人们提供各种丰富、多样化、个性化、方便、舒适、安全和高效的服务.随着人们对智能家庭的兴趣逐渐升温,智能化信息家电产品已经开始步入社会和家庭.在此背景下,提出了一种实现智能家庭网络的解决方案.将OSGi规范应用于智能家庭网关,无线通讯设备连入家庭网络,实现基于GSM无线通讯的远程监控系统.     

一种星载控制计算机智能容错方法

  深空探测任务对星载控制计算机的智能性、环境适应性和自主性提出新的需求。介绍目前星载控制计算机容错方法的进展情况,提出可进化硬件容错这种可用于星载控制计算机容错设计的智能容错方法,给出该方法的三种实现结构,即并行结构、串行结构和具有故障检测功能的串行结构,并对各种结构进行分析和比较。最后,用仿真验证平台验证了串行结构的可行性和容错性。     

超大作业空间涂装机器人研究进展

表面涂装是航空航天器、船舶、高铁等大型整机及其零部件生产制造的重要一环,超大作业空间的涂装机器人是实现整机以及大型零部件自动化喷涂的关键装备,也是提高我国高端制造领域特别是航空制造领域竞争力的核心技术之一。本文在简述近年来涂装机器人研究现状的基础上,总结了大型空间涂装机器人应用中的一些主要问题,探讨了超大作业空间涂装机器人的未来发展趋势和主要技术挑战。     

基于数字孪生的自动化立体仓库货位分配优化方法

自动化立体仓库是智能生产线中的重要单元,可以实现实时库存信息的准确查询,其使用效率直接关系到智能生产线的生产效率。针对智能生产线中的自动化立体仓库货位随意分配,以及分配智能化水平低导致航空航天产品生产效率低下的问题,提出一种基于数字孪生的自动化立体仓库货位分配（Storage location assignment,SLA）优化方法。首先,采用数据驱动的数字孪生体多维度融合建模方法构建自动化立体仓库数字孪生多维模型;其次,对自动化立体仓库数字孪生系统通信机制及信息交互原理进行研究与分析,以出库效率（结合工艺）、货品相关度、货架稳定性为目标建立货位分配数学模型,提出一种改进的启发式蚁群（Improved ant colony optimization,IACO）算法对模型进行优化,将得到的货位信息集成到自动化立体仓库数字孪生系统并映射到物理实体;最后,通过试验证明该方法能够满足立体仓库基于工艺的物料出入库智能选择货位需求。该方法在智能生产线上的应用对航空航天产品实现智能制造、提质增效具有重要意义。     

多用户联合检测算法研究

文章概述了CDMA系统中的多用户联合检测技术,分析了各算法的优缺点,并结合近年来的联合检测算法,提出了联合利用多用户检测与信道编码、智能天线、分集发送、以及与OFDM、UWB、MIMO等多种技术相结合的思想。